基于3D-DIC的UHMWPE软质防弹衣性能测试

软质防弹衣可有效拦截常规手枪弹和低速破片,是警察等执法人员的主要防护装备。为研究某超高分子量聚乙烯(UHMWPE)软质防弹衣在枪弹冲击下的动态力学响应,使用三维数字图像相关技术(three-dimensional digital image correlation, 3D-DIC)进行了9 mm手枪弹侵彻软质防弹衣试验。试验获得了软质防弹衣背后鼓包(back face signature, BFS)的变形场、速度场和应变场等数据。结果表明：软质防弹衣在受子弹撞击后1 000μs内BFS高度急剧增加,达到了34.2 mm;随后增长变缓,约在3 000μs时BFS高度达到最大值60.2 mm; BFS形状由最初的四棱锥形变为最后的“金字塔形”;BFS速度在受撞击后200μs内迅速增长,达到最大值约为126.3 m/s,随后缓慢下降并趋向于0;防弹衣背后vonmises应变场分为4个L型区域,应变最大值出现在“L”的拐点处,400μs时防弹衣的最大vonmises应变为0.27。最后,采用改进的Gauss函数对不同时刻的BFS轮廓进行了曲面拟合,为快速估算任意时刻BFS形状提供了一种有效技术...     

深度多属性增强水声目标识别方法

被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强水声目标识别方法,该方法可以从时域舰船辐射噪声中提取水声目标多属性特征及多属性之间的相关性特征,并用来增强深度模型对水声目标类别属性的表达能力。基于海试实测数据的6类水声目标识别实验结果表明,相比于不考虑多属性的识别方法,提出的深度多属性增强水声目标识别方法的平均正确识别率提高了3.6%～18.2%,并且具有更好的识别稳定性。     

基于空地协同的山地冰川连续探测系统

针对无人机、无人车在复杂环境下运行不稳定、协作性差的问题,提出一种可以在冰雪表面、地形起伏等山地冰川环境下运行的空地机器人冰川探测系统。首先,该系统中无人机可适应高原山地低压、大风环境,无人车可在低温环境、冰雪表面长时间行驶,相应的轻量级地形建模和预测框架可将冰川表面环境点云模型转换成数据量更小的模型,且不造成大幅精度损失。其次,所提系统不仅可通过对驾驶数据、车辆状态数据与地形数据之间的相关分析建立驾驶技能模型,并利用增量式学习方法使驾驶技能模型快速适应冰川环境和复杂地表结构,其基于无人机机动性、无人机能耗、水平距离约束和视距约束的空地协同策略还可以保证系统的通信稳定和平稳运行。验证实验表明,提出的驾驶技能学习方案可以保证无人车在驾驶建议下平稳通过冰川危险地带,提出的空地协同策略可以保持较低水平的跟踪误差与通讯延迟。     

一种基于改进r-NSGA-Ⅱ算法的联合防空问题算法

以传统动能武器及现代高能激光武器的防空反导作战为背景,建立了异构防御武器多战术目标的动态武器目标分配模型;在考虑指挥员抉择偏好的情况下,提出基于改进r-NSGA-Ⅱ算法的武器目标分配优化框架,给出具体优化流程;基于具体作战想定,设计实验将改进r-NSGA-Ⅱ算法与NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ、MOEA/D等经典算法在收敛性、分布性与时间复杂度等性能指标方面进行对比分析。实验证明,改进r-NSGA-Ⅱ算法在保证计算效率的情况下可以更好地反映指挥员的作战偏好与意图。     

一种基于航向估计的多平台纯方位目标转向机动检测算法

针对纯方位目标转向机动检测问题,提出一种基于航向估计的多平台纯方位目标机动检测算法。该算法通过选定假设机动点序列,解算假设机动点前后的两段目标运动要素,根据解算出的相邻段航向差序列变化来判别目标是否发生机动。基于Taylor级数要素解算模型,建立了两段运动要素联合解算模型和两段运动要素独立解算模型。通过对多种航路进行仿真计算,统计分析这两种解算模型下机动检测算法的虚警率、目标机动检测率、机动检测延迟时间以及机动时刻估计精度。仿真结果表明,两种解算模型下的机动检测算法能够有效地对转向机动目标进行机动检测。     

基于贝叶斯理论的多雷达点迹自适应融合方法

雷达组网进行数据融合是复杂电磁环境下提高预警探测精度和容错能力的有效方法,研究人员需研究适应干扰、信噪比降低等复杂情形的数据融合方法。基于贝叶斯统计理论提出一种多雷达点迹融合方法,将贝叶斯多源数据融合方法与卡尔曼滤波结合,以卡尔曼滤波输出的航迹预测及其协方差作为贝叶斯理论的先验知识,以多雷达量测结果作为贝叶斯理论的观测值进行融合,并提出一种基于回波信噪比的点迹标准差实时估计方法,构建标准差自适应估计的点迹融合与滤波框架。仿真结果表明,多雷达点迹自适应融合方法,滤波精度优于单雷达滤波结果、优于航迹融合结果,能够适应目标距离、RCS起伏引起的标准差变化,具有较强的工程应用价值。     

基于IHHO-MCNN的反坦克雷场效能评估研究

针对反坦克雷场作战效能评估问题,提出了基于哈里斯鹰算法(HHO)优化蒙特卡洛神经网络(MCNN)的反坦克雷场作战效能评估方法。首先,介绍了IHHO算法和蒙特卡洛神经网络的基本原理和算法流程;然后,对反坦克雷场效能评估的主要影响因素进行分析,归纳总结了反坦克雷场的作战效能评估的指标体系;最后,构建了IHHO-MCNN神经网络评估模型。仿真实验结果表明,该模型可以有效对反坦克雷场进行效能评估。     

多雷达组网与协同探测关键技术研究

瞄准未来强对抗环境下雷达网作战任务需求,开展了多雷达组网与协同探测关键技术研究。首先,介绍了雷达网作战能力需求,其次,在雷达网传统树状层级结构基础上,给出新的雷达网分布式网络化体系架构,最后,研究了雷达网信息分发共享、情报融合处理、自主协同探测、系统反馈控制等关键技术。研究成果有助于促进多雷达组网理念更新与领域技术发展,为推动雷达装备和情报系统的迭代升级提供思路。     

非局部弹性杆固有频率的Ritz法求解

采用Ritz法求解了非局部弹性直杆的固有频率问题。非局部弹性理论与经典弹性理论相对应,区别在于非局部理论中,一点的应力与该点以及其周围区域的应变都有关,并采用核函数来表征这种相关性。基于Eringen提出的非局部弹性模型,针对三种给定核函数,用Ritz法进行了直杆的动力学分析。并针对两种边界条件给出直杆的固有频率,与其它方法比较,该方法具有可以针对多种核函数求解,精度可控,易于编程等优点。     

液体火箭发动机无失效条件下的可靠性分析方法

针对液体火箭发动机热试车过程中可能出现的无失效情况,在对寿命分布进行分析的基础上,利用配分布曲线-最小二乘法,采用经典估计和Bayes估计作为先验分布,对液体火箭发动机无失效条件下的可靠性进行了评估,并对评估结果进行了分析。计算结果表明,采用最小二乘法结合Bayes估计,可以较好评估液体火箭发动机在无失效条件下的可靠性。